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基于MSISE-90研究LHAASO处的大气深度廓线模型

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物理学报 2024年

作者：祝凤荣柳靖夏君集张丰刘虎西南交通大学物理科学与技术学院西藏大学理学院天府宇宙线研究中心

高海拔宇宙线观测站（LHAASO）位于四川省稻城县海子山，它的广角切伦科夫望远镜阵（WFCTA）主要是通过观测广延大气簇射过程中产生的切伦科夫光信号对宇宙线进行研究。WFCTA的标定、模拟和重建都和大气深度有关，目前使用的大气深度模... 详细信息

高海拔宇宙线观测站（LHAASO）位于四川省稻城县海子山，它的广角切伦科夫望远镜阵（WFCTA）主要是通过观测广延大气簇射过程中产生的切伦科夫光信号对宇宙线进行研究。WFCTA的标定、模拟和重建都和大气深度有关，目前使用的大气深度模型是美国标准大气深度廓线模型。本研究中将美国标准大气深度廓线模型与卫星TIMED搭载的红外辐射计SABER记录到的LHAASO处14 km至50 km处的大气深度廓线进行比较，同时也与LHAASO处地面气象站记录的大气深度进行比较，美国标准大气模型的大气深度均偏小。MSISE-90大气模型描述了地球大气中从地面到热层的中性温度和密度，进一步研究比较发现MSISE-90大气模型与TIMED/SABER和LHAASO处地面标准气象站记录的大气深度的一致性较好。根据MSISE-90大气模型计算得到LHAASO处的大气深度均值廓线在1月最低，其次是2月、3月、4月、11月和12月，这也是WFCTA运行的最佳观测月份。4月份的大气边界层最高，其大气深度存在约2%的日变化。利用美国标准大气模型的函数形式，拟合每月的4.4-100 km处的大气深度廓线，得到了LHAASO处的每月的大气深度廓线模型，并比较了30°天顶角入射的100 TeV的宇宙线质子在MSISE-90大气模型和美国标准大气模型中产生的切伦科夫光的横分布的差异，二者最大差异可以达到～20%。

关键词： MSISE-90大气模型大气深度廓线高海拔宇宙线观测站(LHAASO) 切伦科夫光

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高校专业教师践行科学发展观的思考和认识

科学咨询(科技·管理) 2009年第7期 10-10页

作者：田清波孙清洲徐丽娜张丰庆山东建筑大学材料科学与工程学院

介绍了高校专业教师如何在教学科研工作中落实科学发展观,教师应提高自己的专业水平和业务水平,以学生为本,正确处理教学和科研的关系,做到统筹兼顾,全面发展。

关键词：科学发展观高校专业教师学生为本

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屈光手术的名称和分类

中华眼科杂志 2024年第4期60卷 392-398页

作者：张丰菊宋彦铮首都医科大学附属北京同仁医院北京同仁眼科中心北京市眼科研究所北京市眼科学与视觉科学重点实验室北京100730

屈光手术是以手术改变眼屈光状态, 从而改善视觉功能。随着手术理念及相关技术设备不断更新迭代, 屈光手术方法层出不穷, 种类和名称众多。为便于屈光专科医师尤其初学者理解和掌握, 规范开展相关临床和科研工作, 本文基于团体标准《激... 详细信息

屈光手术是以手术改变眼屈光状态, 从而改善视觉功能。随着手术理念及相关技术设备不断更新迭代, 屈光手术方法层出不穷, 种类和名称众多。为便于屈光专科医师尤其初学者理解和掌握, 规范开展相关临床和科研工作, 本文基于团体标准《激光角膜屈光手术技术规范第1部分:准分子激光角膜屈光手术》, 对我国屈光手术方法的名称和分类进行梳理和归纳。

关键词：屈光不正屈光外科手术分类法

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大型地埋管群地源热泵三维传热-渗流耦合模拟

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太阳能学报 2024年第4期45卷 302-310页

作者：王洋张丰收鲁克文孙婉同济大学土木工程学院上海200092 同济大学岩土与地下工程教育部重点实验室上海200092 上海市地矿工程勘察(集团)有限公司上海200072 上海浅层地热能工程技术研究中心上海200072

为确定地下水渗流对大尺度、多分支埋管集群地源热泵系统换热区温度场和换热特性的影响,基于上海天文馆880个地埋管地源热泵场地,建立考虑地下水渗流和地质分层的三维传热-渗流耦合模型,并利用现场热响应试验对模型进行验证。结果表明:... 详细信息

为确定地下水渗流对大尺度、多分支埋管集群地源热泵系统换热区温度场和换热特性的影响,基于上海天文馆880个地埋管地源热泵场地,建立考虑地下水渗流和地质分层的三维传热-渗流耦合模型,并利用现场热响应试验对模型进行验证。结果表明:渗流作用引起管群内和支管群之间沿地下水流动方向发生温度干扰,89.5~120.3 m埋深范围内的温度干扰现象相对明显;地下水渗流有利于提高管群的换热总量,缩小夏季和冬季工况的换热量差距;换热量增加百分比随水力梯度的增加而增大,两者呈对数函数关系,当水力梯度大于0.005时,换热量增加百分比趋于平稳。

关键词：地热能地源热泵地下水渗流大型管群数值模拟

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基于随机充电片段的锂电池健康状态估计方法

电源学报 2024年

作者：郭鹏旭赵理张丰硕北京信息科技大学机电工程学院新能源汽车北京实验室

锂电池健康状态（State of Health，SOH）估计在电动汽车的电池管理系统中承担着至关重要的作用，当前大部分SOH估计方法往往需要较长时间的充放电数据，实时性较差。针对该问题，本文提出一种基于随机充电片段的SOH估计方法，该方法先... 详细信息

锂电池健康状态（State of Health，SOH）估计在电动汽车的电池管理系统中承担着至关重要的作用，当前大部分SOH估计方法往往需要较长时间的充放电数据，实时性较差。针对该问题，本文提出一种基于随机充电片段的SOH估计方法，该方法先从恒流充电过程中不同电压区间提取健康指标，接着对提取的健康指标与SOH进行相关性分析，然后将这些指标作为输入来训练经过粒子群优化算法（PSO）优化过的BP神经网络，通过随机充电片段提取的特征就能估计电池SOH。通过NASA数据集和Oxford数据集进行验证，结果表明在使用本文提出的健康指标的PSO-BP神经网络模型具有较高的估计精度。

关键词：锂电池健康状态估计充电片段健康指标数据驱动